In [ ]:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px

from matplotlib import rc
rc('font', family='AppleGothic') 			## 이 두 줄을 
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  ## 추가해줍니다. 

import plotly.io as pio
pio.renderers.default='notebook'
In [ ]:
total_industry = pd.read_excel('total_industry.xlsx', index_col=0)

total_industry = total_industry.assign(남성비율=total_industry.남/total_industry.소계,
                      학사여성비율=total_industry["학사(여)"] / total_industry.학사,
                      석사여성비율=total_industry['석사(여)'] / total_industry.석사,
                      박사여성비율=total_industry['박사(여)'] / total_industry.박사,
                      자연계여성비율=total_industry['자연계(여)'] / total_industry.자연계,
                      공학계여성비율=total_industry['공학계(여)'] / total_industry.공학계,
                      비이공계여성비율=total_industry['비이공계(여)'] / total_industry.비이공계)

total_filter = total_industry.rename(columns={'산업별(1)':'산업별'}).\
                              query('산업별 in ["기계", "디스플레이", "반도체", "섬유", "자동차", "전자", "철강", "화학", "바이오ㆍ헬스", "조선", "소프트웨어", "IT 비즈니스"]')

시각화¶

In [ ]:
px.line(total_filter, x = '시점', y = '학사(여)', color = '산업별', facet_col='지역', title = "12대 산업 여성 인력 수(전공무관)")
In [ ]:
px.line(total_filter, x = '시점', y = '학사여성비율', color = '산업별', facet_col='지역', title = "12대 산업 여성 인력 비율(전공무관)")
In [ ]:
px.line(total_filter, x = '시점', y = '석사(여)', color = '산업별', facet_col='지역', title = "12대 산업 여성 석사 인력 수(전공무관)")
In [ ]:
px.line(total_filter, x = '시점', y = '석사여성비율', color = '산업별', facet_col='지역', title = "12대 산업 여성 석사 여성비율(전공무관)")
In [ ]:
px.line(total_filter, x = '시점', y = '박사(여)', color = '산업별', facet_col='지역', title = "12대 산업 여성 박사 수(전공무관)")
In [ ]:
px.line(total_filter, x = '시점', y = '박사여성비율', color = '산업별', facet_col='지역', title = "12대 산업 여성 박사 비율(전공무관)")
In [ ]:
px.line(total_filter, x = '시점', y = '자연계(여)', color = '산업별', facet_col='지역', title = "자연계 여성 인원")
In [ ]:
px.line(total_filter, x = '시점', y = '자연계여성비율', color = '산업별', facet_col='지역', title = "자연계 여성 비율")
In [ ]:
px.line(total_filter, x = '시점', y = '공학계(여)', color = '산업별', facet_col='지역', title = "공학계 여성 인원")
In [ ]:
px.line(total_filter, x = '시점', y = '공학계여성비율', color = '산업별', facet_col='지역', title = "공학계 여성 비율")
In [ ]:
px.line(total_filter, x = '시점', y = '비이공계(여)', color = '산업별', facet_col='지역', title = "비이공계 여성 인원")
In [ ]:
px.line(total_filter, x = '시점', y = '비이공계여성비율', color = '산업별', facet_col='지역', title = "비이공계 여성 비율")